Amirreza Ataei, actuellement doctorant à l’Institut Quantique au département de physique de l’Université de Sherbrooke avec Louis Taillefer, travaille sur la mesure de transport des matériaux quantiques ainsi que sur la miniaturisation des techniques de mesure de transport thermoélectrique et électrique en parallèle et sous pression depuis sa maîtrise dans la même équipe de recherche. Il souhaitait explorer de nombreux autres matériaux avec son dispositif et même développer la technique pour obtenir une capacité de haut débit, mais pour mener des recherches originales et effectuer plus de mesures, ni Amir ni même l’ensemble de la communauté de la physique de la matière condensée à travers le monde, n’avait accès à de nombreux matériaux aux dopages ou aux stœchiométries variés. Il a remarqué un problème systématique : la synthèse des matériaux prend des jours, voire des semaines pour chaque matériau, et une mesure systématique des propriétés physiques faisait souvent défaut, en raison de difficultés expérimentales et d’accès limité aux installations de mesure de précision. Ce goulot d’étranglement dans sa recherche l’a inspiré à concevoir l’idée d’un « réseau de microfours » pour la synthèse de nombreux matériaux en parallèle et l’intégrer à un « réseau de microanalyseurs », la preuve de concept ayant été fournie par ses propres recherches.

Pour lancer sa start-up, Amir s’est tourné vers l’ACET, l’accélérateur d’entreprises technologiques, qui l’a accompagné pour développer les aspects commerciaux de son entreprise en répondant à la question de quel type de valeur il peut créer. Cet accompagnement lui a permis de protéger son idée et aussi d’avoir la possibilité d’utiliser le véhicule financier de SAFE (Simple Agreement for Future Equity). Financièrement, Amir a obtenu la bourse Mitacs Accélération Entrepreuneur pour démarrer son projet et a pu compter sur le soutien de Louis Taillefer et de l’Institut Quantique pour l’utilisation des laboratoires pour les développements technologiques, et également pour dédier du temps à côté de son doctorat pour construire l’entreprise et développer des collaborations. Amir dit, « Il est crucial d’avoir une marge de sécurité face à la concurrence commerciale et à la pression des investisseurs au début. J’ai également eu la chance de pouvoir concilier mon doctorat et ma startup à la fin de la pandémie, ce qui m’a permis de travailler dans le laboratoire la nuit ou de participer à des séminaires d’affaires à distance pour acquérir de nouvelles compétences. Cette période a été une opportunité pour affiner ma vision pour une startup axée sur la R&D avec une stratégie commerciale viable. » Chemia Découverte inc. (ou également Chemia Discovery Inc.) a officiellement vu le jour en octobre 2021.

Chemia est une start-up qui confectionne des technologies à haut débit pour la R&D de matériaux avancés. Ici, nous discutons du développement de l’une de leurs technologies qui est un four miniaturisé pour la synthèse de matériaux complexes. Deux concepts de four ont déjà été développés : un système utilisant l’effet Joule dans une plaque de graphite comportant plusieurs trous (chaque trou agissant comme un four), s’inspirant des plaques microtitres pour la recherche en biologie, et l’autre avec un système d’induction magnétique qui est expliqué avec certains détails ici. Ce dernier a été principalement développé par huit étudiants de premier cycle sur 20 mois dans le cadre d’un projet de fin d’études, défini et commandité par Chemia à l’Université de Sherbrooke.

Le premier prototype du four à induction a bénéficié de recherches initiales qui ont perfectionné la bobine d’induction autour d’un cylindre de tungstène, servant de creuset. Le four était équipé d’un microcontrôleur pour maintenir une température très précise, et d’un système de liquide diélectrique pour refroidir la bobine à l’extérieur du four. L’équipe a ensuite amélioré la stabilité de la température. Le premier prototype a atteint une température stable de 1000°C en quelques secondes dans un espace d’échantillon d’environ 10 mm³. L’objectif ultime est de maintenir une température stable pendant six minutes dans un réseau de 10 microfours utilisant des systèmes d’alimentations électriques conçus et fabriqués à l’interne. Pour le réseau de microanalyseurs, il est prévu de mesurer au moins six propriétés physico-chimiques, incluant le transport, la magnétisation et l’absorption de CO2, soit en parallèle, soit consécutivement avec un court intervalle de temps lors d’un cycle thermique de la température ambiante à moins de –200 °C en moins de deux heures. Les six expériences seront systématiquement effectuées sur chaque échantillon et sur 10 échantillons en un cycle d’expérimentation. L’avantage d’intégrer les plateformes de microfours et de microanalyseurs est que des expériences systématiques ou ciblées peuvent être réalisées pour élucider les corrélations entre diverses propriétés physiques et chimiques et identifier les paramètres de réglage stœchiométriques les plus efficaces.

En plus de la méthodologie expérimentale à haut débit, Chemia emploie également son propre ‘laboratoire virtuel’ basé sur le cloud computing. Des méthodes computationnelles telles que la Théorie de la Fonctionnelle de la Densité (DFT) sont utilisées pour obtenir des propriétés approximatives des matériaux, même si leur synthèse ou leur existence n’est pas connue a priori. Par exemple, le facteur de mérite pour les matériaux thermoélectriques potentiels peut être calculé pour identifier des pistes et guider la recherche expérimentale. De plus, les simulations de Monte-Carlo Grand Canonique fournissent des insights sur les interactions entre les gaz et les matériaux poreux, particulièrement pertinentes pour la découverte de matériaux capables de capturer sélectivement le dioxyde de carbone, un projet en cours chez Chemia.

La plateforme computationnelle à haut débit de Chemia a été conçue et mise en œuvre par Raphaël Robidas, doctorant en chimie computationnelle à l’Université de Sherbrooke, directeur de la découverte computationnelle chez Chemia, et l’un de ses actionnaires. En exploitant le cloud computing et une automatisation extensive, la recherche computationnelle peut être immédiatement mise à l’échelle pour générer d’énormes volumes de données avec un effort humain minimal. Cette approche est complémentaire aux synthèses et mesures à haut débit.

Au fur et à mesure que Chemia collecte plus de données expérimentales et comble les lacunes des bases de données de matériaux existantes en générant des données à l’aide de modèles d’IA informés par les matériaux (un autre stage Mitacs soutenu par Chemia durant l’été 2024 avec IVADO et McGill), il deviendra possible d’améliorer encore son efficacité de recherche en utilisant différentes formes de science des données et d’apprentissage automatique. Un axe que Chemia explore cet été est d’utiliser l’apprentissage automatique pour exploiter les structures de bande électronique afin de prédire les propriétés d’intérêt, contournant ainsi les calculs computationnels coûteux. L’intelligence artificielle générative montre également un grand potentiel en science des matériaux, comme démontré par Google Deepmind. Cet axe est également au programme de Chemia, malgré les défis de développement plus importants qui y sont associés. Cependant, l’idée est de développer un cycle auto-renforçant qui lie ou corrèle les prédictions basées sur l’IA avec des validations expérimentales et computationnelles fondées sur les premiers principes. Cela crée une boucle de rétroaction vertueuse qui peut, en principe, affiner en continu les paramètres des modèles d’IA, améliorant ainsi leur précision prédictive pour les propriétés physiques des matériaux existants ainsi que des nouveaux matériaux aux structures inédites. L’entreprise a commencé à réaliser des projets pilotes, ce qui lui permet de faire des suggestions pour une gamme de propriétés physiques inconnues de tout matériau actuellement disponible sur Materials Project. Ils cherchent activement à tester leurs modèles d’IA, capables de suggérer des matériaux, sur des problématiques de recherche importantes, contraintes par les propriétés des matériaux, avant d’entamer la phase de commercialisation à grande échelle.

Il est aussi important de souligner que le coût de chaque expérience reste constant, quelle que soit la complexité du matériau (c’est-à-dire le nombre et les types d’atomes dans une maille primitive de cristal), tandis que les coûts de calcul augmentent exponentiellement avec la complexité du matériau. Néanmoins, le nombre de nouveaux matériaux et d’expériences possibles est illimité. Ainsi, il est crucial de développer une approche synergique entre les méthodes expérimentales et computationnelles pour permettre un processus de découverte de matériaux viable et efficace.

Les trois membres permanents de Chemia sont Amirreza Ataei, le PDG; Raphaël Robidas, le directeur de la découverte computationnelle; et Jean Ombeni, l’associé développeur de produits. Chemia a soutenu plus de 12 unités de stages Mitacs pour sept stagiaires de différentes universités québécoises, en plus de commanditer un projet de premier cycle. Ils sont en train de former des collaborations multidisciplinaires pour développer davantage leurs technologies et démontrer les cas d’utilisation de nouveaux matériaux dans des applications telles que la détection plus efficace et l’absorption de gaz. Cet été, Chemia a accueilli trois stagiaires de McGill, HEC et l’Université de Sherbrooke pour travailler sur des projets liés aux simulations de matériaux, à l’évaluation du marché de la R-D des matériaux et à la robotique.

Du côté expérimental, leur première preuve de concept fonctionne pour la synthèse et la caractérisation d’un échantillon. Parmi les prochaines étapes figurent l’amélioration de la qualité des échantillons synthétisés, la mise en place des automatisations nécessaires, et une montée en échelle rentable de la plateforme expérimentale. Du côté computationnel, deux objectifs à court terme sont d’augmenter la précision et l’efficacité des calculs et de les intégrer à la plateforme expérimentale. Chemia recherche actuellement des collaborateurs, subventionnaires, et de partenariats avec des experts en et un intérêt pour en intelligence artificielle, physique, chimie et ingénierie (mécanique, électrique, et informatique).

Chemia planifie la phase initiale de son programme de R-D en matériaux avec un accent particulier sur les matériaux pour l’énergie propre; la capture du CO2, les matériaux thermoélectriques, et les matériaux à haute capacité thermique. À terme, ils visent à explorer des matériaux plus complexes dans lesquels les interactions électroniques sont significatives, tels que les matériaux quantiques, des matériaux qui fonctionnent aux limites physiques possibles, mais sont les plus insaisissables. Chemia cherche activement à étendre ses collaborations avec d’autres universités au Québec, et à discuter de diverses possibilités de collaborations à court et long terme avec des professionnels hautement motivés et hautement qualifiés qui sont intéressés à soutenir leur mission qui est d’avancer les technologies d’énergie propre par la R&D accélérée des matériaux.   Si vous souhaitez en savoir plus ou explorer l’intersection de vos intérêts, n’hésitez pas à les contacter aux adresses email suivantes :

Amirreza.Ataei@USherbrooke.ca ou info@ChemiaDiscovery.com et Raphael.Robidas@ChemiaDiscovery.com.